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製品概要

背景(製品開発のきっかけ、課題等）

過去の思い出の場所を「今の姿」で見ることはできても、 「当時の天気や雰囲気」を再現することは難しい。

「その時の空気感をもう一度感じたい」 ──そんな思いから、私たちは“思い出の風景をAIで再現する”サービスを開発しました。

座標（位置情報）と日付を入力するだけで、 その日の天気をもとにAIがリアルな風景画像を生成します。 「当時そこにいた自分が見ていた景色」を再現することができます。

製品説明（具体的な製品の説明）

本アプリケーションは、地図座標（緯度経度）と日付を入力すると 1️ Google Street Viewから現地画像を取得し、 2️ Visual Crossing Weather APIで当日の天気を取得し、 3️ OpenAIの画像生成モデルで、天気に合わせたリアルな画像を生成する Webサービスです。

フロントエンド（Next.js）とバックエンド（Django REST Framework）を連携し、 ユーザーが直感的に操作できるシンプルなインターフェースを提供します。

特長

1. 特長1天気データに基づくリアルな画像再現

実際の過去天気（気温、湿度、雲量、降水量など）を取得して、AIがリアルな質感で再現します。

2.Google Street Viewとの融合

Google Street Viewの現実の風景をベースにAIが加工するため、実在する場所のリアルな再現が可能です。

3.オフラインフォールバック機能

API制限時やエラー時にも、Pillowでローカル処理を行い、天気に応じた雰囲気（雨・雪・曇りなど）を再現します。

解決出来ること

写真がなくてもその時の天気や雰囲気をAIで再構築できる

今後の展望

AIの画像生成の制度を上げる 生成に時間がかかってしまう

注力したこと（こだわり等）

• 天気データをできる限り細かく解析（体感温度・湿度・雲量・降水確率など）してAIに渡す設計

APIのエラーハンドリングを行い、フォールバック生成でも「雰囲気を壊さない」よう工夫

開発技術

活用した技術

Next.js（フロントエンド） Django REST Framework（バックエンド）

API・データ

*OpenAI API（画像生成／variation生成）

*Visual Crossing Weather API（天気データ取得）

*Google Street View Static API（現地画像取得）

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

*Django REST Framework：API構築

*Next.js / React：UI構築

*requests：外部API通信

*Pillow (PIL)：画像合成・天候エフェクト生成

*dotenv：APIキー管理

*openai：AI画像生成

*io / base64 / os：画像・ファイル操作

デバイス

• PCブラウザ（開発・検証用）

*スマートフォンブラウザ（将来的対応予定）

独自技術

ハッカソンで開発した独自機能・技術

• 2種類のAPIから取得したデータを組み合わせ、AIにより自動的に合成処理を行う仕組みを実装
• 特に力を入れた部分は、バックエンドのviews.pyです